目前国内外学者对于研发投入与企业绩效的研究还没有一个明确的结论。刘兴鹏(2022) [1] 从企业的研发投入水平来入手，研究发现，当企业的研发投入处于较低或者较高水平时，对企业绩效具有一定的促进作用，并且处于较低水平时，促进作用更显著。阳秋林等(2023) [2] 对多家高新技术企业的创新数据进行分析后发现，企业绩效与创新投入之间呈显著的正相关关系，即研发投入对企业绩效产生正向影响。杨欢(2022) [3] 研究了医药制造业企业的研发投入与企业绩效之间，发现研发投入对医药行业有负向影响。由于行业以及企业特征的不同，学者的结论也各不相同。本文认为，由于医药行业高度创新和知识密集的特点，医药行业在前期需要投入大量资金，并且研发周期较长，医药研发产出难度大，不确定性高，因此，难以在短时间内产生一定的效益。基于此，本文提出以下假设：

假设1：研发投入对医药企业绩效产生负向影响。

政府补助是国家对企业自主创新的政策支持，基于企业各项条件给予的外部资金输入和资金支持，在一定程度上可以缓解企业因研发投入所带来的财务压力。在以往的研究中，有学者发现政府补助对企业研发投入与企业绩效之间具有一定的调节作用。徐倪妮(2022) [4] 基于546家科技中小型企业的问卷调查数据，研究发现政府研发资助通过高管创新态度与企业创新行为的链式中介作用对企业创新绩效产生正向影响。王华(2020) [5] 认为适度的政府干预会促进研发投入对创业板企业市场绩效的正向作用，政府干预过度，研发投入反而抑制创业板企业市场绩效的提升。龙文琪(2020) [6] 提出技术创新能力抑制了农业企业财务绩效的提升，政府提供的直接补贴能够通过技术创新能力的“中介效应”作用于企业绩效。政府补助对企业的资金支持往往可以激励企业进行研发投入活动，会对企业的研发创新有一定影响，进而影响到企业的经营绩效。陈关聚等(2021) [7] 提出政府干预并不总是起作用，政府干预的调节效应会随着中介变量的变化而产生较大差异。本文认为政府补助可以为企业提供额外的资金支持，降低研发风险，有助于减轻企业的研发风险和资金压力，进而影响到企业的经营绩效。因此本文认为政府补助对于医药制造业企业的研发投入和企业绩效有一定的调节作用，提出以下假设：

假设2：政府补助对医药企业研发投入和企业绩效具有调节作用。

本文选取了我国沪深A股2018~2023年医药制造业上市公司为样本，所有变量样本来源于国泰安数据库(CSMAR)。数据样本中剔除实证变量存在缺失，样本期间内为“ST”等的异常经营的公司，对所有主要变量进行了上下1%的缩尾处理。数据经整合形成了1345条观测值，所有数据经过Excel和Stata15.0软件进行处理。

本文的被解释变量是企业绩效，参考王欣兰等(2023) [8] 使用了总资产利润率(ROA)指标来衡量医药企业的绩效。核心解释变量是研发投入(RD)。控制变量从企业经营方面选取了企业规模与资本结构，从治理结构方面选取了第一大股东持股比例、两权分离率、董事前三名薪酬总额。调节变量为政府补助。相关解释变量见 表1 。

多元线性回归模型能够研究某些因素对另一些因素是否产生影响，以及影响程度。为了研究研发投入与医药企业的绩效之间的关系，本文构建了面板多元线性回归模型(1)，固定个体效应和年份效应，对样本进行实证检验：

${\text{ROA}}_{\text{i},\text{t}}={\alpha }_0+{\alpha }_{\text{1}}{\text{RD}}_{\text{i},\text{t}}+{\alpha }_{\text{2}}{\text{Size}}_{\text{i},\text{t}}+{\alpha }_{\text{3}}{\text{Lev}}_{\text{i},\text{t}}+{\alpha }_{\text{4}}{\text{Top1}}_{\text{i},\text{t}}+{\alpha }_{\text{5}}{\text{Sep}}_{\text{i},\text{t}}+{\alpha }_{\text{6}}{\text{Wage}}_{\text{i},\text{t}}+{\displaystyle \sum \text{Year}}+{\epsilon }_{\text{i},\text{t}}$(1)

其中i表示第i家样本企业，t表示样本的观测年份。

为了研究政府补助对医药行业研发投入与企业绩效之间的调节作用，本文加入了政府补助强度以及政府补助强度与研发投入强度的交互项，构建了以下模型(2)：

$\begin{array}{c}{\text{ROA}}_{\text{i},\text{t}}={\beta }_0+{\beta }_{\text{1}}{\text{RD}}_{\text{i},\text{t}}+{\beta }_{\text{2}}{\text{Sub}}_{\text{i},\text{t}}+{\beta }_{\text{3}}\text{RD}*{\text{Sub}}_{\text{i},\text{t}}+{\beta }_{\text{4}}{\text{Size}}_{\text{i},\text{t}}\\ +{\beta }_{\text{5}}{\text{Lev}}_{\text{i},\text{t}}+{\beta }_{\text{6}}{\text{Top1}}_{\text{i},\text{t}}+{\beta }_{\text{7}}{\text{Sep}}_{\text{i},\text{t}}+{\beta }_{\text{8}}{\text{Wage}}_{\text{i},\text{t}}+{\displaystyle \sum \text{Year}}+{\epsilon }_{\text{i},\text{t}}\end{array}$(2)

本文主要通过研究参数β₃的值与显著性分析政府补助的调节效应。

样本的描述性统计分析见 表2 。从全样本数据来看，企业绩效的均值为0.060，方差为0.083，所选取样本的经营绩效水平较为平均；研发投入方面，最小值为0.000，最大值为2.970，平均值为0.079，标准差为0.315，说明了我国医药制造业在研发投入上差异不大，有少数企业在研发投入上投入较多；企业规模最大值19.814，最大值24.504，标准差为0.980，企业规模差异较小；在政府补助方面，最大值0.215，最小值0.000，均值0.017，政府补助的差异不大；从公司第一大持股比例、两权分离度以及前三大董事的薪酬来看，方差数额较小，说明各个企业的差别不大。Soe是产权性质，其中1是国有企业，0是非国有企业，说明了18.6%是国有企业。

表3 为个变量之间的相关性系数。各相关系数基本显著且小于0.5，进一步检验，发现所有自变量的方差膨胀因子(VIF)均小于10，判断各变量之间不存在多重共线性。

注：P < 0.1、P < 0.05、P < 0.01分别用*、**、***表示，代表在10%、5%、1%的水平上显著。

本文运用了Stata15.0对上述模型进行了回归，得到了 表4 的结果。其中第(2)列和第(4)列对主回归和调节效应分析进行了Robust稳健性检验，在一定程度上消除了异方差的影响，虽然第(4)列中交互项显著性水平略有下降，但结果仍能表明医药制造企业的研发投入对企业绩效产生负面影响。研究结果支持了假设1，表明医药制造企业的研发投入会降低企业绩效。模型(2)加入了政府补助以及政府补助与研发投入的交互项，结果显著为正，支持了假设2，说明了政府补助可以减少研发投入对企业绩效的负面影响。

续表

注：P < 0.1、P < 0.05、P < 0.01分别用*、**、***表示，代表在10%、5%、1%的水平上显著，括号内数值为t统计量(下同)。

为了更加深入分析政府补助对于医药企业研发投入与企业绩效的影响，本文对样本进行了进一步的回归分析，按照行业的产权性质划分为国有组企业与非国有组企业。

续表

回归结果如 表5 所示，其中第(1)列和第(3)为国有组企业，第(2)列和第(4)列为非国有组企业。从模型(1)来看，无论是国有组企业还是非国有组企业，研发投入对企业绩效都具有显著的负向影响。从模型(2)来看，政府补助对国有企业和非国有企业均有显著的负向调节作用。

费舍尔组合检验一般用来检验组间系数差异。根据上述回归结果，为了进一步验证国有组和非国有组两者之间的差异，本文使用了费舍尔组合检验，采用1000次的Bootstrap抽样，检验了国有企业和非国有企业的组间系数差异，检验结果如 表6 所示。

表6 中列(1)~(3)对模型(1)的分组进行了检验，各系数检验p值均大于0.05，各变量系数之间不存在显著差异，研发投入对非国有组企业创新绩效的影响显著性更高。说明了非国有组医药企业的研发投入在短期内不会给企业带来收益，会给企业绩效产生负向影响，并且影响程度比国有企业要大。

表6 中列(4)~(6)对模型(2)的分组进行了检验，各系数之间不存在显著差异。从 表5 来看，国有组企业在10%的水平下显著，非国有组企业在1%的水平下显著，非国有组企业的显著性更高，说明了政府补助的调节效应对非国有组企业更加显著。与国有制企业相比，政府补助更能缓解非国有制企业研发投入对企业绩效产生的负面影响。张玉昌等(2024) [9] 研究表明，非国有制企业激烈的市场竞争程度会促进企业进行创新，然而获得研发资金较为困难，如果获得了研发资金，非国有企业往往能够更加高效利用所获得的政府补助资金进行研发活动。而国有制企业获取政府补助的资金方式依赖于与政府之间的政治关联，不一定依靠自身的研发水平。因此对于非国有制企业来说，政府补助的调节作用更加显著。